Programa del Curso

Día 1 

  • Ciencia de datos: una visión general
  • Parte práctica: Comencemos con Python - Características básicas del idioma
  • El ciclo de vida de la ciencia de datos - parte 1
  • Parte práctica: Trabajar con datos estructurados - la biblioteca Pandas

Día 2 

  • El ciclo de vida de la ciencia de datos - parte 2
  • Parte práctica: tratar con datos reales
  • Visualización de datos
  • Parte práctica: la librería Matplotlib

Día 3

  • SQL - Parte 1
  • Parte práctica: Creación de una base de datos MySql con tablas, inserción de datos y realización de consultas sencillas
  • SQL Parte 2
  • Parte práctica: Integración de MySql y Python

Día 4

  • Aprendizaje supervisado parte 1
  • Parte práctica: regresión
  • Aprendizaje supervisado parte 2
  • Parte práctica: clasificación

Día 5

  • Aprendizaje supervisado parte 3
  • Parte práctica: construir un filtro de spam
  • Aprendizaje no supervisado
  • Parte práctica: Agrupación de imágenes con k-means

Requerimientos

  • Comprensión de las matemáticas y la estadística.
  • Algo de experiencia en programación, preferiblemente en Python.

Audiencia

  • Profesionales interesados en hacer un cambio de carrera
  • Personas curiosas por Data Science y Data Analytics
  35 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

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